8冯自平-基于复合储能的分布式能源系统控制策略.pdf

Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 基于复合储能技术的分布式能源 系统调控策略 第九届中国国际储能大会， 2019年 4月 24-26日，杭州 冯自平 中国科学院广州能源研究所 2019年 4月 24-26日，杭州 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 汇报内容 5 研究背景1 3 4 超容 -电池复合储电物理仿真平台 总结 基于复合储能的最优化控制策略研究 2 复合储能需要研究的关键科学问题 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 一、研究背景 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 多能互补分布式系统 ◆在全球范围内，可再生能源、分布式能源、多能互补、储能技术等大量新能源 技术都飞速发展，构建绿色低碳能源体系成为能源发展的趋势。 ◆国务院发布 关于推进“互联网 ”智慧能源发展的指导意见 ，指出能源互 联网是推动我国能源革命的重要战略支撑。 特点 ⚫ 采用热电联供、可再生能源等多种形 式靠近用户端提供用能； ⚫ 能源负荷多样化、用户存在电、冷、 热等多种能源需求； ⚫ 区域能源供给多元化，多种可再生能 源能源进入。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 需求分析 存在 问题 重供给轻需求 重建设轻管理 并网不上网 、 离网的系统架构 ， 太阳能 、 风能等 可再生 能源利用率较低 ， 弃风弃光现象严重 系统 “ 源 -荷 ” 时空分布不均衡 ， 存在短期峰谷波动大 和长时间尺度下供能 、 用能差异性大的特点 调控手段简单 ， 多数为单一类型储能系统 ， 调控性能差 、 转换效率低 、 容量冗余大 采用 “电 -冷 -热”的多能态复合储能技术 ，是解决分布式系统能源供需侧 平衡、提高综合能源利用率、降低储能成本的有效方法。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 单一储能技术的缺点 优 点 缺 点 各种电池储电 电力可以满足多种需求 成本高昂 储冷、储热 成本低、可直接利用 无法满足电力需求 因此，单一储能技术无法同时满足能量储存和经济性之间的 平衡。这就需要多能态复合储能 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 二、复合储能需要研究的 关键科学问题 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 研究内容和关键技术 多能态复合储能系统集成及 智能调度技术 多能态复合储能系统的 最优化匹配技术 复合储能光伏微网系统的 能量管理技术 基于电 -冷 -热的多能态复合 储能系统最优化设计技术多能 态 复 合 储 能 关 键 技 术 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 1优化设计技术研究 以可再生能源发电最大化输出为目标 ， 研究最佳的储容比 匹配设计方法。 将气象参数、功率平滑时间周期、用能系统 逐时负荷等相关参数纳入到设计计算模型中，同时兼顾储能 系统的经济性。 微网系统优化模型 多电源的微网系统构建模型 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 2优化匹配技术研究 以可再生能源电力最大化利用为目标，通过储电、储冷、 储热方式，实现经济、高效的能量存储和本地化利用 ，实现微 网中可再生能源渗透率的最大化，减小可再生能源对传统供电 网络的冲击，实现源 -荷的有效互动。 微网系统优化匹配模型构建 智能监控与能量管理平台 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 3系统集成及智能调度技术研究 以微网系统的电能高效调度为目标 ， 根据不同能态的储 能技术 ， 研究制定相应的运行控制策略 。 包括对储冷 /放冷 、 储电 /放电 、 储热 /放热的最优化调度特性展开系统研究 。 100kW PCS调度控制界面LFP/C电池的调度特性曲线 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2 .7 2 .8 2 .9 3 .0 3 .1 3 .2 3 .3 电压/V 电流/ A S O C 9 0 S O C 8 0 S O C 7 0 S O C 6 0 S O C 5 0 S O C 4 0 S O C 3 0 S O C 2 0 S O C 1 0 蓄冷系统的调度特性曲线 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 内容 4微网系统能量管理技术研究 针对并网运行和孤岛运行两种工作模式，研究能量的优 化与协调控制方法，实现系统的供需平衡及实时优化调度。 实现能量的最优化控制与管理，有效提高微网系统的运行 可靠性与安全性。 储冷系统的调度控制系统智能监控与能量管理平台 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 三、基于复合储能的最优化 控制策略研究 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 传统分布式系统控制方法 特点 ⚫ 无光伏发电系统、无储能系统 ⚫ 燃气机组为主要供能设备，运 行状态由负荷决定 ⚫ 电网、燃气管网可提供支撑 E H C G a s C C H P G a s B o i l e r W a s t e H e a t B o i l e r A b s o r p t i o n C h i l l e r P o w e r G r i d E l e c t r i c i t y T h e r m a l E n e r g y C o l d E n e r g y E l e c t r i c i t y U s e r s ’ L o a d H e a t C o l d 以电定热 根据用户的用电需求，确定燃气机组发 电量，若不足由电网提供；继而得到产热量，不足 则由燃气锅炉提供，有多余则释放至环境。 以热定电 根据用户的冷热需求，确定燃气机组产 热量，若不足由燃气锅炉提供；继而得到发电量， 不足则由电网提供，有多余则上网或者损耗。 燃气机组低负载率运行 能源浪费严重 可再生能源接入性差 受限于电力政策 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 E H C G a s C C H P G a s B o i l e r W a s t e H e a t B o i l e r A b s o r p t i o n C h i l l e r P V E l e c t r i c i t y T h e r m a l E n e r g y C o l d E n e r g y E l e c t r i c i t y U s e r s ’ L o a d H e a t C o l d H E S S B E S S T E S S P o w e r G r i d 含复合储能的分布式系统拓扑 用户侧负荷预测 光伏发电模型 燃气轮机特性 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 改进型以电定热控制策略 系统电力供应的优先顺序为 光伏系统 --燃气机组 --储电系统 --电网 系统热量供应的优先顺序为 燃气机组 --储热系统 燃料锅炉 且 燃气轮机供热量由其发电量确定 储电系统调控判断条件 光伏系统 MPPT； 燃气机组 储电系统 PVe EL − PVeCCHP ELE − 补充发电； 且负载率 0.5； PVeCCHP ELE − 存储电能； Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 改进型以热定电控制策略 系统热量供应的优先顺序为 燃气机组 --储热系统 燃料锅炉 系统电力供应的优先顺序为 燃气机组 --光伏系统 --储电系统 --电网 且 燃气轮机发电量由其供热量确定 储热系统调控判断条件 燃气机组根据冷热需求确定； 储热系统 存储量综合考虑用电需求。 tCCHP LE  补充热能； tCCHP LE  存储热能； Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 分布式系统能量及储能系统容量配置 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 L E N PV kW t h 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 L E N PV kW t h  24 1 |L e G e L e G ee E t E t t Q E t E t  − 储电系统容量     23 , s u m m e r 0 23 , w in te r 0 | | m a x , Lt H P t Lt H P t H P t Lt H P t Lt S t E t E t s e a s o n t W t E t E t s e a s o n t t S t W t Q E t E t Q E t E t Q Q Q    −   −       储热系统容量 分布式系统能量变化曲线 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比冬季工况 100kw燃气机组 改进型以电定热控制策略 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） S E N out L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） S T Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 L E N out kW t h 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 L T Q out kW t h 100kw燃气机组 传统以电定热控制策略 基于复合储能系统调控， 100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高， 储电系统调节作用明显；仍然存在热能损失，但损失量有所减少。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比冬季工况 60kw燃气机组 改进型以电定热控制策略 60kw燃气机组 传统以电定热控制策略 基于复合储能系统调控， 60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷 运行；但发热量不足，储热系统调节作用较弱。 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） S E N out L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out S T L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N gri d N out L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out L T Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比夏季工况 100kw燃气机组 改进型以热定电控制策略 100kw燃气机组 传统以热定电控制策略 基于复合储能系统调控， 100kw燃气机组运行工况较为稳定但负载率不高， 但储电系统没有起作用；储热系统作用明显，减少了机组的启停运行。 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N out N gri d L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） S T Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N gri d N out L E Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 控制效果对比夏季工况 60kw燃气机组 改进型以热定电控制策略 60kw燃气机组 传统以热定电控制策略 基于复合储能系统调控， 60kw燃气机组运行工况较为稳定且基本满负荷 运行；储电系统、储热系统均起到了较好的调节作用。 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N out S E N gri d L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） S T Q out L T 0 4 8 12 16 20 24 0 20 40 60 80 100 （ kW ） t （ h ） N out N gri d L E 0 4 8 12 16 20 24 0 50 100 150 200 250 300 （ kW ） t （ h ） Q boi l er Q out L T Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 负载率分析 针对两种不同容量机组，基于复合储能系统的调控方式均使得燃气机组 处于稳定运行的状态；同时选择 60kw燃气机组时，优化效果明显，机组 保持在较高的负载率运行。 0 4 8 12 16 20 24 0. 0 0. 2 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 负载率 t （ h ） 夏季无储能 夏季有储能 冬季无储能 冬季有储能 0 4 8 12 16 20 24 0. 4 0. 6 0. 8 1. 0 负载率 t （ h ） 夏季无储能 夏季有储能 冬季无储能 冬季有储能 100kw燃气机组 60kw燃气机组 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 基于遗传算法的主动调控策略 智能算法的三个主要问题目标函数、约束条件、适应度评价 目标函数 运行经济性、污染物排放量 燃料费 环境成本 运行维护成本 M fo s s ilm in , F F F M F U O M E N E X1 [ ] T tF F t F t F t F t  大电网交互成本    Ni iiMj jijP tPRfF 1 1 ,,2 功率平衡约束 复合储能约束 污染物排放约束  N i jiiji EtPR 1 , tE ,m in E E ,m a x- in ouP P t P（ ） L E X B S D G i1 N iP t P t P P t  L , H M T G B T S Q t Q t Q t Q t （ ） i , m i n i i , m a xS O C S O C t S O C 遗传算法步骤 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 经济最优运行的单目标功率分配结果 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10 0 0 5 10 15 20 PMT Pb u y Ps e ll Pb o ile r 遗传算法参数种群规模 100，交叉概率 0.7，变异概率 0.05，最大进化代数 1000。 负荷功率变化 风电、光伏功率变化 ◆单目标优化下，节约了 22 的运行成本，具有良好的经济 性。 ◆大约在 30代左右收敛，算法 收敛性较好。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 多目标优化的功率分配结果 ◆经济性指标和污染物排放指标同时得到 了优化多目标优化所节约的运行费用， 相比单目标有所降低，但 CO2排放量明显 减少，实现了系统的综合最优运行。 分布式系统 运行成本 CO2排放量 含复合储能 2335.07 460.67 不含复合储能 2523.20 575.34 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 四、超容 -电池混合储电仿真平台建设 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 轨道交通再生电能的混合储能回收系统 牵 引 变 电 站 混 合 储 能 系 统 制 动 电 阻 ◆系统包括 4部分牵引变电站、轨道车辆、混合储能系统、制动电阻。 Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 系统拓扑及软硬件构成 电 网 配 电 线 路 直 流 母 线 K 上 位 机 监 控 系 统 D C D C 锂 电 池 储 能 系 统 D C D C 直 流 制 动 电 阻 柜 双 向 直 流 变 换 器 直 流 电 源 R S 4 8 5 双 向 D C / D C 变 换 器 2 超 级 电 容 储 能 系 统 D C D C 电 池 组 双 向 D C / D C 变 换 器 1 模 拟 地 铁 车 辆 混 合 储 能 系 统 248V/22Ah 5kw/8s Guangzhou Institute of Energy Conversion, Chinese Academy of Sciences 中国科学院广州能源研究所 Dep. of Energy Storage Energy Conversion Technology 储能技术实验室 混合储能系统控制方法 U V s e t O V s e t V o s e t I o u t M a x I i n M a x I o u t A 区 间 （ 输 出 电 流 ） B 区 间 （ 空 闲 待 机 ） C 区 间 （ 输 入 电 流 ） D 区 间 （ 过 压 保 护 ） U I 注 I o u t 工 作 电 流 I o u t M a x 最 大 输 出 电 流 I i n M a x 最 大 输 入 电 流 U V s e t 欠 压 保 护 设 定 值 V o s e t 输 出 电 压 设 定 值 O V s e t 过 压 保 护 设 定 值 U D C b I s c k s c 1 k s c 2 k s c 3 s o c 3 s o c 2 s o c 1 放 电 静 置 U s c ,d s h U s c ,m a x U s c ,c h a U D C b _ r e f 充 电 I s c ,m a x d I s c ,m a x c 1 I s c ,m a x c 2 I s c ,m a x c 3 , m a x , ,, _ , , , m a x , m a x , m a x 0 b a t d D Cb b a t d c h b a t d c h D Cb b a t c h a b a t r e f b a t b a t c h a D Cb b a t c h a D Cb b a t b a t c D Cb b a t I U U U U U I k U U U U U I U U      −      , m a x , ,, _ * , , , m a x , m a x , m a x 0 s c d D Cb s c d c h s c d c h D Cb s c c h a s c r e f S O Cs c s c c h a D Cb s c c h a D Cb s c S O Cs c c D Cb s c I U U U U U I k U U U U U I U U      −      _ _ _ _ D Cb r e f D Cbv r e s H D Cb D Cb D Cb r e f D Cb D Cb r e f D Cb D Cb r e f UUP t P tI UU UU k U U U   −−− − − _ _ b a t b a t b a t re f D Cb sc sc sc re f D Cb H b a t sc I k U U I k U U I I I −   _ [ ]D C b D C b re f v re sU U P t P t 电压下垂控制 I s c _ r e f - U D C b 下 垂 曲 线 U D C b - U S C P I I S C - I s c _ r e f P W M 控 制 d s c